在当今的生命科学领域，商业环境中人工智能（AI）的发展和应用已经达到了一个关键点。曾经被视为具有前瞻性的商业团队的竞争优势，现在已经成为了成功和可持续发展的必需品。这一转变在分析和报告领域尤为明显，AI驱动的解决方案正在革新生命科学公司如何理解、参与和服务其市场的方式。
行业面临着在复杂市场中更快、更准确地做出决策的压力。传统的数据分析和医疗保健专业人员（HCP）参与方法已不再足以保持竞争优势。随着医疗数据量和复杂性的不断增加，AI驱动的分析已成为将这些数据转化为可行动洞察的潜在解决方案，从而推动业务增长并改善患者结果。
通过预测性分析改变决策
历史上，生命科学销售过程采取的是识别应被接触的患者及其HCP的被动方法。虽然公司过去依赖于回顾性业务规则来确定目标，但今天的竞争环境要求更复杂和主动的解决方案。
AI驱动的分析使公司能够在诊断或治疗决策之前主动识别合适的HCP。传统的方法下，某些HCP可能因为缺乏大量潜在患者而未得到足够的关注。预测性分析可以检查所有HCP，并识别出那些高价值的HCP，例如即将做出治疗决策的HCP。这使得资源的部署更加精确。
这种主动方法不仅限于HCP定位，还包括患者的识别。可以在疾病进展的早期阶段识别出可能受益于特定治疗的患者，从而可能改善治疗结果和生活质量。该技术可以分析复杂的患者数据模式，这是传统业务规则方法可能遗漏的。识别这些微妙指标可以提示患者可能在进展中并需要干预。
通过AI驱动的洞察，市场营销效率也得到了显著提升。与其将营销资源平均分配给所有潜在客户，这种方法实现了精准营销——将资源直接投放到最能产生最大影响的地方。使用这些方法的公司取得了显著成果，在最近的一位客户的案例中，每四个预测警报中就有一个导致了新处方的开始。
AI驱动的分析可以通过提高互动的时间和相关性来提高销售团队的有效性。配备了预测性洞察的代表可以向HCP提供与其当前患者群体和即将进行的治疗决策相关的信息，从而大幅增加每次互动的价值。
构建有效的分析策略
成功实施AI驱动的分析始于一个明确且定义良好的策略，该策略与整体业务目标一致。组织必须首先确定哪些具体的业务需求可以通过分析实现，无论是提高特定治疗领域的市场份额、加速新产品上市还是优化跨区域的资源配置。
公司不仅要确定要追求哪些分析计划，还要平衡技术投资、数据获取和人才发展。最成功的组织根据潜在影响、可行性和与战略目标的一致性来优先考虑计划。
衡量和展示投资回报率（ROI）可能是战略制定中最引人注目的方面。能够证明投资产生了显著回报——无论是现场销售队伍的投资还是非个人推广活动的投资——都是非常有力的。有效的分析策略从明确的成功指标开始，不仅跟踪最终结果（如处方量），还跟踪领先指标（如通过预测模型识别的高价值非目标数量），这些指标可以提供早期验证。
监管和合规考虑必须贯穿任何分析策略。患者隐私至关重要，所有使用AI的方法都必须确保不危及患者机密性。组织必须通过强大的数据治理框架建立信任，这些框架不仅满足当前的监管要求，还预见了这一快速演变领域的未来发展。
创建跨学科协作
成功实施需要多个专业团队之间的协作，每个团队都带来独特的专业知识。数据科学家开发和完善预测模型，而销售团队则提供关于客户需求和模型在实际场景中有效性的关键背景信息。临床专家提供领域知识，确保这些模型准确反映医学现实和治疗路径。
IT支持团队在确保数据集成和系统功能方面发挥着另一个关键作用，而监管和合规专家则处理围绕医疗数据的复杂法律和道德考虑。这种跨学科方法有助于开发强大的预测模型，并将洞察整合到销售策略中，同时确保符合法律和道德标准。
促进这种协作的最大要求之一是克服技术和非技术团队之间的沟通障碍。数据科学家必须能够用业务利益相关者可以理解的术语解释复杂的方法。销售和营销团队需要清楚地表达障碍，以便数据科学家能够将其转化为技术方法。
创建以数据驱动决策的文化需要领导层的承诺和组织一致性。在这方面表现出色的公司通常会建立卓越中心，汇集多样化的专业知识，并作为整个组织内分析计划的内部咨询机构。他们还投资于提高所有员工的数据素养，以帮助确保每个人都能围绕分析说一种共同的语言。
应对实施挑战
尽管AI驱动的分析具有令人信服的优势，但实施过程中仍存在重大挑战。来自不同来源的数据集成是最常见的障碍之一。选择和选择正确的数据源至关重要，同时还需要具备将不同数据资产整合成完整的目标患者行为图景的能力。通常，没有单一的数据资产能够讲述完整的故事。
确保数据的准确性和完整性是另一个潜在的难点。预测模型的好坏取决于它们所摄入的信息。组织必须实施强大的治理流程，包括验证、清洗和持续监控数据质量。
内部对新技术的抵制通常是采用的主要障碍。克服这种抵制的最佳策略是展示切实的结果。通过专注于具有明确ROI和明确证据点的解决方案，组织可以说服内部利益相关者投资的价值。
AI驱动分析的未来
展望未来，诸如自然语言处理等新兴技术将进一步增强这些举措，通过综合来自医学联络员笔记、电子病历图表和文献综述的非结构化数据来加速洞察。这可以加速以前需要耗时手动分析的来源的洞察。
与现有工作流工具的集成仍然至关重要。最有价值的解决方案提供了直观的界面，直接在用户的日常系统中提供答案。这有助于确保在做出决策时能够获得洞察。
如今，先进的系统可以帮助公司在索赔提交后仅48小时内采取患者洞察措施。在未来十年中，这种速度将大幅加快。愿景是一个医疗生态系统，在这个系统中，提供者几乎可以即时获得信息，以做出最佳和及时的治疗决策。
对于生物制药组织来说，方向是明确的：建立一个集中的分析策略，组建跨学科团队，并投资于强大的数据集成能力。今天拥抱这些技术的人将在明天日益数据驱动的医疗保健领域中蓬勃发展。
Mercury Williams是IQVIA全球商业解决方案的患者分析和AI负责人
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